package com.heima.schedule.service.impl;

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.heima.common.constant.ScheduleConstants;
import com.heima.common.redis.CacheService;
import com.heima.schedule.dto.Task;
import com.heima.schedule.mapper.TaskinfoLogsMapper;
import com.heima.schedule.mapper.TaskinfoMapper;
import com.heima.schedule.pojo.Taskinfo;
import com.heima.schedule.pojo.TaskinfoLogs;
import com.heima.schedule.service.TaskService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.PostConstruct;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Set;

@Service
@Slf4j  //打印日志
public class TaskServiceImpl extends ServiceImpl<TaskinfoMapper, Taskinfo> implements TaskService {

    //操作redis
    @Autowired
    private CacheService cacheService;

    @Autowired
    private TaskinfoMapper taskinfoMapper;

    @Autowired
    private TaskinfoLogsMapper taskinfoLogsMapper;

    /**
     * 添加任务
     *
     * @param task
     * @return
     */
    @Transactional
    @Override
    public Long saveTask(Task task) {
        //1.保存到数据库
        boolean success = addTask2Sql(task);

        //保存数据库成功
        if (success) {
            //添加任务至redis
            addTask2Redis(task);
        }

        return task.getTaskId();
    }

    /**
     * 将数据存进redis
     *
     * @param task
     */
    private void addTask2Redis(Task task) {
        //存进redis的key
        String key = task.getTaskType() + "_" + task.getPriority();

        long nextScheduleTime = futureTime();

        //2.保存到redis
        //2.1判断执行时间小于当前时间，转换为JSON后存进list中
        if (task.getExecuteTime() <= new Date().getTime()) {
            cacheService.lLeftPush(ScheduleConstants.TOPIC + key, JSON.toJSONString(task));
            log.info("将task{}存进list中", task.getTaskId());
        } else if (task.getExecuteTime() < nextScheduleTime) {
            //2.2判断大于时间当前时间也就是延迟发布，并且小于预设时间(5分钟)，存进zset中，并有定时刷新小于预设时间的任务
            //存进zset中，分值就是当前时间的long型，越大越靠后，实现顺序发布
            cacheService.zAdd(ScheduleConstants.FUTURE + key, JSON.toJSONString(task), task.getExecuteTime());
            log.info("将task{}存进zset中", task.getTaskId());
        }
    }

    //得到未来时间的long型
    private long futureTime() {
        //获取5分钟之后的时间 long型，就是毫秒值
        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        calendar.add(Calendar.MINUTE, 5);
        long nextScheduleTime = calendar.getTimeInMillis();
        return nextScheduleTime;
    }


    /**
     * 将任务数据存进数据库中，两张表
     *
     * @return
     */
    @Transactional
    public boolean addTask2Sql(Task task) {

        boolean flag = false;

        //若果插入失败就抛出异常，并且不会修改flag的值false
        try {
            //任务表
            Taskinfo taskinfo = new Taskinfo();
            //属性拷贝
            BeanUtil.copyProperties(task, taskinfo);
            //时间类型手动赋值
            taskinfo.setExecuteTime(new Date(task.getExecuteTime()));
            taskinfoMapper.insert(taskinfo);

            //使用mybatis进行插入后可以得到自动生成的taskId
            Long taskId = taskinfo.getTaskId();
            //Id回显
            task.setTaskId(taskId);

            //任务日志表
            TaskinfoLogs taskinfoLogs = new TaskinfoLogs();
            BeanUtil.copyProperties(task, taskinfoLogs);
            //手动复制
            taskinfoLogs.setExecuteTime(new Date(task.getExecuteTime()));
            taskinfoLogs.setVersion(1);
            taskinfoLogs.setStatus(ScheduleConstants.SCHEDULED);
            taskinfoLogsMapper.insert(taskinfoLogs);

            flag = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return flag;
    }


    /**
     * 取消任务
     *
     * @return
     */
    @Override
    public Boolean cancelTask(Long taskId) {
        boolean success = cancle2Sql(taskId, ScheduleConstants.CANCELLED);
        if (success) {
            cancle2Redis(taskId);
        }
        return null;
    }

    /**
     * 取消redis中的任务
     * index=0, 删除所有值等于value的元素; index>0, 从头部开始删除第一个值等于value的元素;
     * index<0, 从尾部开始删除第一个值等于value的元素;
     *
     * @param taskId
     */
    private void cancle2Redis(Long taskId) {
        //利用taskId得到task对象
        Taskinfo taskinfo = taskinfoMapper.selectById(taskId);
        Task task = new Task();
        BeanUtil.copyProperties(taskinfo, task);
        task.setExecuteTime(taskinfo.getExecuteTime().getTime());

        //存进redis的key
        String key = task.getTaskType() + "_" + task.getPriority();
        if (task.getExecuteTime() <= new Date().getTime()) {
            cacheService.lRemove(ScheduleConstants.TOPIC + key, 0, JSON.toJSONString(task));
        } else {
            cacheService.zRemove(ScheduleConstants.FUTURE + key, JSON.toJSONString(task));
        }

    }

    /**
     * 取消数据库中的任务，并且将状态值抽为参数，便可复用此方法
     *
     * @param taskId
     * @param status
     * @return
     */
    private boolean cancle2Sql(Long taskId, Integer status) {
        boolean flag = false;
        try {
            //删除任务表
            taskinfoMapper.deleteById(taskId);
            //修改任务表日志，状态为取消，version会自动加一
            TaskinfoLogs taskinfoLogs = taskinfoLogsMapper.selectById(taskId);

            TaskinfoLogs taskinfoLogsNew = new TaskinfoLogs();
            taskinfoLogsNew.setTaskId(taskinfoLogs.getTaskId());
            taskinfoLogsNew.setStatus(status);
            //这里由于使用了乐观锁，并且之后乐观锁会自动加一
            taskinfoLogsNew.setVersion(taskinfoLogs.getVersion());
            taskinfoLogsNew.setExecuteTime(new Date());
            //System.out.println(taskinfoLogsNew);

            //更改任务表日志数据
            taskinfoLogsMapper.updateById(taskinfoLogsNew);
            flag = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return flag;
    }

    /**
     * 根据任务类型和优先级拉取任务
     *
     * @param type
     * @param priority
     * @return
     */
    @Override
    public Task pullTask(int type, int priority) {
        Task task = null;

        try {
            //获取key
            String key = type + "_" + priority;

            //拉取redis中的人物，pop的同时该数据也会清除
            String task_json = cacheService.lRightPop(ScheduleConstants.TOPIC + key);

            //修改数据库状态为已拉取
            if (StringUtils.isNotBlank(task_json)) {
                //将得到的JSON转为对象
                task = JSON.parseObject(task_json, Task.class);
                //调用方法将状态修改为拉取
                cancle2Sql(task.getTaskId(), ScheduleConstants.EXECUTED);
                log.info("任务{}已成功拉取！！！", task.getTaskId());
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("pull task error:{}", task.getTaskId());
        }
        return task;
    }


    /**
     * 定时刷新任务，将zset中的任务定时检测刷新到list
     * 得到zset中的全部key，再按score得到全部的符合条件的·任务
     * 当前cron表达式为每分钟执行一次
     */
    @Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
    public void refresh() {
        log.info("zset数据刷新至list中...");
        //获取所有zset key
        Set<String> futureKeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");
        for (String futureKey : futureKeys) {//future_100_50

            //获取zset全部数据，按照key和分值得到全部的符合条件任务，score查询范围为0至当前时间的毫秒值，这样得到所有小于等于当前时间的任务
            Set<String> tasks = cacheService.zRangeByScore(futureKey, 0L, new Date().getTime());

            if (!tasks.isEmpty()) {
                //获取当前存到list中所对应的listkey
                // 切割futureKey，比如说是future_100_50，那么按照"future_来"切割得到后面"100_50"，在拼接得到topic_100_50
                String topicKey = ScheduleConstants.TOPIC + futureKey.split(ScheduleConstants.FUTURE)[1];

                //将tasks同步到list
                cacheService.refreshWithPipeline(futureKey, topicKey, tasks);
                log.info("成功将{}同步到{}", futureKey, topicKey);
            } else {
                log.info("当前没有zset数据需要刷新至list!!!");
            }
        }
    }


    /**
     * 定时刷新， 将数据库的小于未来五分钟时间同步到redis
     * 但首先要清理redis中的全部数据，因为数据库是全部的数据，为了防止redis数据重复所以清理
     * 反正数据库的数据在存进redis是会进行判断是，立即还是延迟，也就是，list和zset
     * <p>
     * 当前cron每5分钟至行一次
     *
     * @PostConstruct 当微服务启动时就会执行此方法
     */
    @PostConstruct
    @Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?")
    public void refreshDB() {
        //清空redis
        clearRedis();

        //得到全部数据并存到redis中
        //获取全部小于未来5分钟的时间的task
        LambdaQueryWrapper<Taskinfo> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        //将未来5分钟时间格式化
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String format = sdf.format(futureTime());
        //条件小于未来5分钟
        queryWrapper.lt(Taskinfo::getExecuteTime, format);
        List<Taskinfo> taskinfos = list(queryWrapper);

        if (taskinfos != null && taskinfos.size() > 0) {
            log.info("将数据库数据同步到redis");
            //将list中的每一个数据存进redis，调用前面的方法
            for (Taskinfo taskinfo : taskinfos) {
                //之前的addTask2Redis方法需要的是task对象，这里查到的是taskinfo，所以要拷贝一下
                Task task = new Task();
                BeanUtil.copyProperties(taskinfo, task);
                //不同的属性单独set
                task.setExecuteTime(taskinfo.getExecuteTime().getTime());
                addTask2Redis(task);
            }
        }

    }

    /**
     * 清理redis全部数据
     */
    private void clearRedis() {
        //清理redis中的全部数据
        Set<String> topicKeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.TOPIC + "*");
        Set<String> futureKeys = cacheService.scan(ScheduleConstants.FUTURE + "*");
        cacheService.delete(topicKeys);
        cacheService.delete(futureKeys);
        log.info("redis已清空");
    }
}
